Machine Learning Bahasa Indonesia

Reinforcement Learning

Dalam reinforcement learning, tidak ada kumpulan data yang diberikan seperti pada supervised learning dan unsupervised learning. Model belajar melalui interaksi dengan lingkungan. Terdapat 2 komponen dalam algoritma ini yaitu “agent” dan “environment”. Agent belajar secara mandiri bagaimana berinteraksi dengan lingkungan untuk dapat mencapai tujuan.

Tujuan dari algoritma reinforcement learning adalah memaksimalkan reward dari lingkungan. Contoh penggunaannya yaitu pada game dan robotika. Misalnya, sebuah perusahaan ingin membuat robot yang dapat berjalan dan menghindari rintangan yang ia temui. Maka algoritma ini akan membuat model yang bisa memaksimalkan reward ketika robot berhasil melewati rintangan tanpa bertabrakan.

Contoh lainnya, misalnya dalam game catur. Machine learning adalah agent sedangkan lawan main (pengguna game) adalah environment. Machine akan mempelajari sendiri bagaimana caranya bisa memenangkan pertandingan berdasarkan pengalaman yang ia dapat. Misalnya pengalaman ketika ia berhasil memakan benteng lawan ataupun mendapatkan skak. Dari pengalaman yang didapat, machine mempelajari pola strategi (apa yang boleh dan tidak boleh dilakukan) untuk menang.

Demikian jenis-jenis algoritma machine learning secara garis besar. Hari ini skill machine learning memang banyak dibutuhkan oleh berbagai industri, termasuk industri keuangan. Semakin banyak yang tertarik belajar machine learning untuk bersaing mendapatkan pekerjaan yang kisaran gajinya mencapai 4-25 juta dan bahkan lebih. Sebab tentunya skill ini akan menambah nilai personal branding-mu untuk mendapatkan pekerjaan dengan nilai gaji yang lebih memuaskan.

Tenang, masih belum terlambat, kok. Kamu bisa belajar tentang machine learning di Katalis.App sekarang juga. Cek info lengkapnya di sini, ya.

A Structured Approach to Learning Data Science

The Machine Learning Specialization is an 8-week bundle curated to accelerate a student’s mastery in building data products, developing machine learning models, and understanding the core components that form most of industrial-grade AI today.

Students are not assumed to have a working knowledge of R or prior proficiency in statistics/mathematics/algebra. The workshop follows a gentle learning curve and emphasizes hands-on, one-to-one tutoring from our team of instructors and teaching assistants.

Throughout the course of the Academy, you will learn to build, evaluate and deploy your data science products, one project after another.

Di era digitalisasi yang pesat ini, kemampuan komputasi dan analisis data menjadi semakin krusial. Dengan memanfaatkan Machine Learning dan Deep Learning, kita dapat meningkatkan kemampuan tersebut secara signifikan. Namun, apakah Anda sudah memahami konsep dan manfaat dari Machine Learning dan Deep Learning? Artikel ini akan mengulas secara mendalam topik tersebut. Mari kita eksplorasi bersama!

Analisis Data yang Lebih Baik

ML dan DL memberikan kekuatan pada komputer untuk “belajar” dari data tanpa pemrograman eksplisit. Dengan menganalisis pola dan hubungan dalam kumpulan data yang sangat besar, ML dan DL membantu mengekstrak wawasan yang berharga dari data yang tidak terstruktur. Pengambilan keputusan pun menjadi lebih cepat, tepat, dan efisien. Umpamanya, perusahaan ritel dapat menggunakan ML untuk memprediksi preferensi pelanggan, memberikan rekomendasi yang dipersonalisasi, dan mengoptimalkan strategi pemasaran mereka.

Contoh lain, DL berperan penting dalam pengenalan pola yang kompleks, seperti mengenali gambar, ucapan, dan teks. Teknologi ini mendukung aplikasi seperti pengenalan wajah, asisten suara, dan terjemahan bahasa. Bayangkan Anda memiliki album foto yang berisi ribuan gambar. DL dapat membantu Anda mengurutkan foto berdasarkan orang, tempat, atau benda-benda yang muncul di dalamnya, sehingga memudahkan Anda menemukan foto yang Anda butuhkan dalam sekejap.

Puskomedia sebagai perusahaan teknologi terkemuka, menyediakan layanan dan pendampingan terkait Machine Learning dan Deep Learning. Dengan keahlian kami di bidang AI dan infrastruktur digital, kami memastikan bahwa Anda memiliki akses ke teknologi terkini dan sumber daya yang diperlukan untuk memaksimalkan potensi data Anda. Mari bersama kami, raih kesuksesan Anda di era society 5.0!

Machine Learning adalah

Pembelajaran mesin atau machine learning adalah bagian dari artificial intelligence (AI) atau kecerdasan buatan yang melibatkan pembuatan algoritma dan model yang memungkinkan komputer belajar dari data dan meningkatkan kinerjanya pada tugas tertentu. Ini adalah proses mengotomatiskan pembuatan model analitis dengan menggunakan metode statistik dan algoritma untuk melatih sistem komputer membuat prediksi atau keputusan berdasarkan data. Intinya, machine learning adalah cara belajar komputer untuk mengenali pola dalam data dan menggunakan pola tersebut untuk membuat prediksi atau keputusan.

Ada tiga jenis utama machine learning yaitu: supervised learning, unsupervised learning, dan reinforcement learning.

Ini adalah jenis machine learning dimana model dilatih pada data berlabel. Data berlabel adalah data yang memiliki keluaran atau variabel target yang diketahui yang coba diprediksi oleh model. Tujuan supervised machine learning adalah untuk mempelajari fungsi pemetaan dari variabel input ke variabel output dengan menggunakan dataset pelatihan berlabel. Dengan kata lain, model dilatih pada data yang telah diklasifikasikan atau diberi label, dan menggunakan data berlabel ini untuk memprediksi output untuk data baru yang tidak terlihat. Contohnya adalah masalah klasifikasi dan regresi.

Ini adalah jenis pembelajaran mesin dimana model dilatih pada data yang tidak berlabel. Data yang tidak berlabel adalah data yang tidak memiliki keluaran atau variabel target yang diketahui. Tujuan unsupervised machine learning adalah mempelajari struktur atau distribusi data yang mendasarinya dengan menemukan pola dan hubungan dalam data. Dengan kata lain, model dilatih pada data yang belum diberi label atau diklasifikasikan, dan harus menemukan pola dan strukturnya sendiri. Contohnya adalah pengelompokan dan deteksi anomali.

Ini adalah jenis pembelajaran mesin dimana model belajar membuat keputusan berdasarkan umpan balik dari lingkungan. Model dilatih untuk memaksimalkan sinyal umpan balik yang diberikan oleh lingkungan. Tujuan reinforcement machine learning adalah untuk mempelajari suatu kebijakan, yang merupakan pemetaan dari keadaan menjadi tindakan, yang memaksimalkan imbalan kumulatif yang diharapkan dari waktu ke waktu. Dengan kata lain, model dilatih untuk membuat keputusan yang menghasilkan imbalan kumulatif yang tinggi dalam jangka panjang. Contohnya adalah game, robotika, dan kendaraan otonom.

Pembelajaran mesin memiliki banyak aplikasi praktis, termasuk pengenalan gambar, pemrosesan bahasa alami, deteksi penipuan, dan sistem rekomendasi. Misalnya, algoritma pembelajaran mesin dapat digunakan untuk mengenali wajah dalam foto, memahami arti teks tertulis, atau mengidentifikasi transaksi penipuan dalam data keuangan.

Model pembelajaran mesin juga digunakan untuk mendukung sistem rekomendasi yang memberikan rekomendasi untuk dipersonalisasi pada produk atau konten berdasarkan perilaku pengguna di masa lalu (yang pernah dilakukan). Salah satu keuntungan utama machine learning adalah dapat membantu organisasi mengotomatiskan proses dan membuat keputusan berbasis data yang ada.

Dengan menganalisis data dalam jumlah besar dan mengidentifikasi pola, algoritma pembelajaran mesin dapat membantu bisnis mengoptimalkan operasional perusahaan dan meningkatkan produk dan layanan. Namun, pembelajaran mesin juga memiliki beberapa tantangan, termasuk kebutuhan akan data berkualitas tinggi, potensi hasil yang bias, dan kesulitan dalam menafsirkan dan menjelaskan keputusan yang dibuat oleh model.

Pastikan Kamu Sudah Paham Mengenai Machine Learning

Pastikan kamu sudah paham mengenai machine learning ya! Machine learning adalah bagian dari kecerdasan buatan yang melibatkan pengembangan algoritma yang memungkinkan komputer belajar dari dan membuat prediksi atau keputusan berdasarkan data tanpa diprogram secara eksplisit untuk melakukan tugas tertentu. Kesimpulannya, machine learning adalah alat yang ampuh yang memungkinkan komputer untuk belajar dan meningkatkan keahliannya dari pengalaman.

Machine learning yang merupakan salah satu cabang dari artificial intelligence (AI) semakin banyak digunakan di berbagai industri. Tak heran, sebab teknologi ini dapat melakukan berbagai otomatisasi untuk percepatan proses bisnis dan pelayanan optimal kepada konsumen. Dalam machine learning terdapat komponen-komponen yang memungkinkan komputer mempelajari pola data dan kemudian membuat prediksi atau keputusan tanpa arahan pengguna. Salah satu komponennya adalah algoritma.

Algoritma machine learning adalah serangkaian instruksi atau prosedur matematis yang digunakan untuk mengembangkan model machine learning. Semakin bagus algoritma yang digunakan, maka akan semakin baik prediksi dan keputusan yang dibuat oleh machine learning. Ibarat manusia, semakin banyak dan baik informasi dan pengetahuan yang didapatkan, maka ia akan semakin pintar. Oleh karena itu, pemilihan algoritma machine learning harus sesuai dengan kebutuhannya.

Berdasarkan kegunaannya, secara garis besar algoritma machine learning dibagi menjadi 3 kategori yaitu supervised learning, unsupervised learning, dan reinforcement learning. Yuk, kita bahas satu persatu.

Supervised learning adalah jenis algoritma machine learning yang menggunakan data-data berlabel. Ibarat manusia, ketika balita dikenalkan dengan berbagai buah-buahan sekaligus dengan nama-namanya, misalnya ini pisang, ini apel, ini jeruk, dan seterusnya. Dengan demikian, balita akan mampu mengklasifikasikan yang mana pisang, jeruk, maupun apel. Begitupun machine learning dengan algoritma supervised learning dapat menjalankan tugas klasifikasi, regresi, dan deteksi anomali.

Machine learning digunakan untuk memprediksi pola. Pola tersebut sudah memiliki contoh data yang lengkap. Dengan demikian, pola yang terbentuk merupakan hasil dari mempelajari data yang lengkap tersebut.

Apabila kita memasukkan data baru, setelah melakukan extract transform load (ETL) kita akan memperoleh info feature dari sampel baru. Lalu, feature tersebut di-compare dengan pattern classification dari model yang didapatkan dari data berlabel. Setelah proses meng-compare semua label selesai, label yang memiliki persentase paling banyak akan diambil sebagai prediksi akhir.

Algoritma supervised learning ini dibagi lagi menjadi beberapa kategori berdasarkan tujuan dibentuknya, yaitu klasifikasi dan regresi/prediksi numerik. Untuk tujuan klasifikasi, algoritmanya terdiri dari neural networks, random forest, KNN, SVM, decision trees, random forest, dll. Sedangkan untuk tujuan regresi terdiri dari linear regression, neural networks, decision trees, SVM, dll.

Contoh penggunaannya, misalnya, perusahaan ingin mengetahui apakah pelanggan akan membeli sebuah produk atau tidak. Data yang dimiliki yaitu riwayat pembelian, riwayat aktivitas di website, jenis kelamin, usia, dan jumlah pendapatan pelanggan. Data ini diberi label “ya” atau “tidak” berdasarkan apakah pelanggan membeli produk yang dimaksud atau tidak. Dengan data yang tersedia algoritma supervised learning membuat model untuk memprediksi apakah pelanggan akan membeli produk yang dimaksud atau tidak.

Penyesuaian Diri dan Berbasis Data

Tidak seperti metode analisis tradisional yang statis dan kaku, ML dan DL adalah teknik yang menyesuaikan diri dan berbasis data. Artinya, algoritma ML dan DL dapat terus belajar dan beradaptasi seiring dengan ketersediaan data baru. Hal ini memungkinkan mereka untuk meningkatkan akurasi dan efektivitas seiring berjalannya waktu. Selain itu, algoritma ML dan DL dapat memberikan wawasan dan rekomendasi yang dipersonalisasi berdasarkan data pengguna tertentu.

ML dan DL merevolusi komputasi dan analisis data, membuka kemungkinan baru untuk otomatisasi, efisiensi, dan pemahaman berbasis data. Dengan kekuatan komputasinya yang tinggi dan kemampuan analitisnya yang canggih, ML dan DL telah menjadi teknologi penting yang mendorong inovasi dan kemajuan di berbagai industri.

Puskomedia, sebagai perusahaan teknologi masa depan, berkomitmen untuk memberikan layanan dan pendampingan terbaik di bidang ML dan DL. Dengan pengalaman dan keahlian kami, kami dapat membantu Anda memanfaatkan kekuatan ML dan DL untuk meningkatkan efisiensi bisnis, memperoleh wawasan yang berharga, dan membuat keputusan yang lebih tepat. Percayakan kepada kami sebagai mitra teknologi andal Anda dalam perjalanan transformasi digital Anda.

Yo, sobat netizen kece!

Mampir dong ke website www.puskomedia.id buat baca-baca artikel kece tentang teknologi di pedesaan. Udah banyak banget artikel seru yang ngebahas gimana cara memanfaatkan teknologi buat ngembangin desa kita.

Jangan cuma baca sendiri, yuk kita bagi-bagi info bermanfaat ini ke semua temen-temen kita. Klik tombol share di bawah artikel terus sebarkan ke grup medsos, WhatsApp, atau platform lainnya.

Buat yang penasaran pengin baca-baca lebih lanjut, cus langsung aja klik-klik artikel lainnya di www.puskomedia.id. Dijamin nggak bakalan nyesel, soalnya bahasannya asik dan informatif banget!

Mari bersama-sama kita dorong kemajuan teknologi di pedesaan, menuju desa yang lebih maju dan sejahtera.

Machine learning (ML) adalah cabang khusus dari kecerdasan buatan (AI). ML memiliki lingkup dan fokus yang terbatas dibandingkan dengan AI. AI mencakup beberapa strategi dan teknologi yang berada di luar lingkup machine learning.

Berikut adalah beberapa perbedaan utama di antara keduanya.

Tujuan dari setiap sistem AI adalah agar mesin menyelesaikan tugas manusia yang kompleks secara efisien. Tugas semacam itu dapat melibatkan pembelajaran, pemecahan masalah, dan pengenalan pola.

Di sisi lain, tujuan dari ML adalah agar mesin menganalisis data dalam volume besar. Mesin akan menggunakan model statistik untuk mengidentifikasi pola dalam data dan memberikan hasil. Hasil tersebut memiliki probabilitas kebenaran atau tingkat kepercayaan yang terkait.

Bidang AI mencakup berbagai metode yang digunakan untuk memecahkan beragam masalah. Metode ini mencakup algoritma genetik, jaringan neural, deep learning, algoritma pencarian, sistem berbasis aturan, dan machine learning itu sendiri.

Dalam ML, metode dibagi menjadi dua kategori besar: pembelajaran yang diawasi dan pembelajaran tanpa pengawasan. Algoritma ML dengan pengawasan belajar untuk memecahkan masalah menggunakan nilai data yang berlabel input dan output. Pembelajaran tanpa pengawasan bersifat lebih eksploratif dan mencoba menemukan pola tersembunyi dalam data yang tidak berlabel.

Proses pembangunan solusi ML biasanya melibatkan dua tugas:

Ilmuwan data memilih fitur data penting dan memasukkannya ke dalam model untuk pelatihan. Mereka terus menyempurnakan set data dengan data yang diperbarui dan pemeriksaan kesalahan. Kualitas dan keberagaman data akan meningkatkan keakuratan model ML.

Membangun produk AI biasanya merupakan proses yang lebih kompleks sehingga banyak orang memilih solusi AI prabangun untuk meraih tujuan mereka. Solusi AI ini umumnya telah dikembangkan setelah melakukan penelitian selama bertahun-tahun, dan developer membuat solusi tersebut dapat diintegrasikan dengan produk serta layanan melalui API.

Solusi ML memerlukan set data beberapa ratus titik data untuk pelatihan, ditambah daya komputasi yang cukup untuk dijalankan. Tergantung aplikasi dan kasus penggunaan Anda, instans server tunggal atau klaster server kecil mungkin sudah cukup.

Sistem cerdas lainnya mungkin memiliki persyaratan infrastruktur yang berbeda-beda, yang bergantung pada tugas yang ingin Anda capai dan metodologi analisis komputasi yang Anda gunakan. Kasus penggunaan komputasi tinggi membutuhkan beberapa ribu mesin yang bekerja bersama-sama untuk mencapai tujuan yang kompleks.

Namun, perlu diperhatikan bahwa baik fungsi AI maupun ML prabangun saat ini sudah tersedia. Anda dapat mengintegrasikannya ke dalam aplikasi melalui API tanpa perlu sumber daya tambahan.

Algoritma machine learning adalah metode dimana sistem artificial intelligence mengerjakan tugasnya secara otomatis. Umumnya algoritma machine learning ini digunakan untuk memprediksi nilai output dari input yang diberikan. Dua proses utama dari algoritma machine learning adalah klasifikasi dan regresi.

Algoritma machine learning sendiri dibagi menjadi dua, yaitu supervised dan unsupervised learning. Supervised learning membutuhkan data input dan data output yang diinginkan dan digunakan untuk membuat pelabelan, sedangkan algoritma unsupervised learning bekerja dengan data yang tidak diklasifikasikan atau tidak diberi label.

Contoh algoritma unsupervised learning adalah pengelompokan atau clustering data yang tidak difilter berdasarkan persamaan dan perbedaan. Pada artikel kali ini, kita akan membahas algoritma supervised learning, yaitu algoritma klasifikasi atau classification.

Terkadang sulit memutuskan algoritma machine learning mana yang paling baik untuk klasifikasi diantara banyaknya pilihan dan jenis algoritma klasifikasi yang ada. Namun, ada algoritma klasifikasi machine learning yang paling baik digunakan dalam masalah atau situasi tertentu.

Algoritma klasifikasi ini digunakan untuk klasifikasi teks, analisis sentimen, deteksi spam, deteksi penipuan, segmentasi pelanggan, dan klasifikasi gambar. Pilihan algoritma yang sesuai bergantung pada kumpulan data dan tujuan yang akan dicapai.

Lalu apa saja algoritma klasifikasi terbaik tersebut? Yuk simak artikel kali ini hingga akhir!

Source: Thanmai Chandaka

Decision tree membangun model klasifikasi dan regresi dalam bentuk struktur pohon. Algoritma ini menguraikan kumpulan data menjadi himpunan bagian yang lebih kecil dan menghubungkannya menjadi pohon keputusan yang terkait. Tujuan utama dari algoritma decision tree adalah untuk membangun model pelatihan yang digunakan untuk memprediksi nilai variabel target dengan mempelajari aturan keputusan. Aturan ini disimpulkan dari data training yang sebelumnya telah diinput. Keuntungan algoritma ini adalah mudah dimengerti, mudah menghasilkan aturan, tidak mengandung hiper-parameter, dan model decision tree yang kompleks dapat disederhanakan secara signifikan dengan visualisasinya.

Tujuan utama dari algoritma decision tree adalah untuk membangun model pelatihan yang digunakan untuk memprediksi nilai variabel target dengan mempelajari aturan keputusan. Aturan ini disimpulkan dari data training yang sebelumnya telah diinput.

Keuntungan algoritma ini adalah mudah dimengerti, mudah menghasilkan aturan, tidak mengandung hiper-parameter, dan model decision tree yang kompleks dapat disederhanakan secara signifikan dengan visualisasinya.

Baca juga : Yuk Kenali Macam-Macam Algoritma Machine Learning!

Mulai Belajar Menjadi Data Scientist dari Sekarang!

Tahukah kalian bahwa data scientist kini sangat banyak diminati oleh berbagai kalangan. Data scientist merupakan profesi terseksi di abad ini serta gaji dan jenjang karirnya pun cukup menjanjikan. Jadi, Untuk mengetahui lebih lanjut terkait data scientist kita dapat mempelajarinya di DQLab lohh. Caranya sangat mudah, yaitu cukup signup di DQLab dan nikmati momen belajar gratis bersama DQLab dengan mengakses module gratis dari R, Python atau SQL!

Penulis : Latifah Uswatun Khasanah

Editor : Annissa Widya Davita

Beberapa tahun terakhir, banyak yang mulai mempelajari Machine Learning. Hal ini tidak lepas dari perkembangan teknologi komputasi dan penyimpanan data yang semakin murah. Namun tidak semua orang mengerti apa itu Machine Learning. Ada beberapa pertanyaan yang sering disampaikan:

Sekarang, mari kita ambil kesimpulan dari percakapan berikut:

Secara definisi, machine learning atau pembelajaran mesin adalah ilmu atau studi yang mempelajari tentang algoritma dan model statistik yang digunakan oleh sistem komputer untuk melakukan task tertentu tanpa instruksi eksplisit. Machine learning bergantung pada pola dan kesimpulan. Untuk mendapatkan pola dan kesimpulan tersebut, algoritma machine learning menghasilkan model matematika yang didasari dari data sampel yang sering disebut dengan ‘training data.’

AI ini mengacu pada prosedur pemrograman komputer (machine) untuk mengambil suatu yang rasional. Apa itu rasional? Rasional adalah dasar dalam mengambil keputusan

Sebagai contoh, AI digunakan untuk memeriksa apakah parameter tertentu dalam sebuah program berperilaku Normal. Misalnya, mesin dapat menimbulkan alarm jika parameter mengatakan ‘X’ melintasi ambang batas tertentu yang pada gilirannya dapat mempengaruhi hasil proses terkait.

Machine Learning adalah subset dari AI dimana mesin dilatih untuk belajar dari pengalaman masa lalu. Pengalaman masa lalu dikembangkan melalui data yang dikumpulkan, kemudian menggabungkan dengan algoritma (seperti Naïve Bayes, Support Vector Machine (SVM)) untuk memberi hasil akhir.

Statistik adalah cabang matematika yang memanfaatkan data baik dari keseluruhan populasi atau sampel untuk melakukan analisis dan menyajikan kesimpulan. Beberapa teknik statistik yang digunakan adalah regresi, varians, standar deviasi, probabilitas bersyarat dan lainnya.

Mari kita pahami dari contoh berikut. Misalkan, saya perlu memisahkan kiriman di inbox email saya menjajdi dua kategori, yaitu ‘spam’ dan ‘penting’. Untuk mengidentifikasi email spam, saya dapat menggunakan algoritma Machine Learning yang dikenal sebagai Naïve Bayes yang akan memeriksa frekuensi kiriman spam masa lalu. Untuk mengidentifikasi email baru sebagai spam, Naïve Bayes menggunakan teori statistik Baye’s Theorem (umumnya dikeal sebagai probabilitas bersyarat). Oleh karena itu, kita dapat mengatakan algoritma Machine Learning menggunakan konsep statistik untuk melakukan pembelajaran mesin.

Deep Learning dikaitkan dengan algoritma jaringan saraf tiruan – Artificial Neural Network (ANN) yang menggunakan konsep otak manusia untuk memudahkan pemodelan fungsi yang berubah-ubah. ANN membutuhkan sejumlah besar data dan algoritma ini sangat fleksibel dalam hal menghasilkan bayak keluaran secara bersamaan. Baca artikel mengenal deep learning!

Data Mining digunakan untuk mencari informasi yang spesifik, sedangkan Machine Learning berkonsentrasi untuk melakukan tugas tertentu. Sebagai contoh untuk membantu perbedaan antara Machine Learning dan Data Mining, mengajar seorang cara menari adalah Machine Learning, sedangkan menggunakan seseorang untuk mencari pusat tarian terbaik di kota adalah Data Mining.

Machine Learning melibatkan proses struktural dimana setiap tahap membangun versi mesin yang lebih baik. Untuk penyederhanaan, proses Machine Learning bisa dibagi menjadi 3 bagian:

Sebagai contoh: Supervised Learning digunakan saat perusahaan pemasaran mencoba untuk mengetahui pelanggan mana yang cenderung berpindah atau mencari supplier lain. Algoritma ini juga bisa digunakan untuk memprediksi kemungkinan terjadinya bahaya seperti gempa bumi, tornaod dan lain-lain, dengan tujuan untuk mengetahui Total Nilai Asuransi. Beberapa conntoh algoritma yang digunakan adalah: Nearest Neighbour, Naïve Bayes, Decision Tree, Regression, dan lain-lain.

Untuk membedakan antara Supervised Learning dan Reinforcement Learning, dapat dicontohkan, sebuah mobil menggunakan Reinforcement learning untuk membuat keputusan rute mana yang harus ditempuh, kecepatan berapa yang harus dikemudikan, dimanan beberapa pertanyaan tersebut diputuskan setelah berinteraksi dengan lingkungan.

Sedangkan memperkirakan ongkos taksi dari satu tempat ke tempat lain adalah Supervised Learning

Google dan Facebook adalah dua contoh perusahaan yang menggunakan Machine Learning secara ekstensif untuk mendorong iklan masing-masing ke pengguna yang relevan. Contoh penggunakan Machine Learning yang lainnya adalah :

Sumber : Article : Machine Learning basics for a newbie – www.analyticsvidhya.com

Jika Anda tertarik untuk menguasai machine learning, Anda dapat mengikuti Kelas Pelatihan Machine Learning di Inixindo Jogja.

Machine Learning: Sebuah Revolusi dalam Komputasi

Machine Learning (ML) adalah subbidang kecerdasan buatan (AI) yang memberikan kemampuan pada komputer untuk belajar dari data tanpa diprogram secara eksplisit. Istilah “belajar” dalam konteks ML bukan berarti menyerap pengetahuan melalui instruksi atau ceramah, melainkan mengacu pada proses ekstraksi pola dan wawasan secara otomatis dari kumpulan data yang besar.

Dengan memanfaatkan algoritma canggih, sistem ML dapat mengidentifikasi keterkaitan tersembunyi, memprediksi tren, dan membuat keputusan berdasarkan temuan yang diperoleh dari data. Kemampuan ini telah merevolusi berbagai industri, mulai dari perawatan kesehatan hingga keuangan, dengan mengotomatiskan tugas-tugas kompleks, meningkatkan efisiensi, dan menghasilkan wawasan yang berharga.

Contoh Machine Learning

Setelah memahami definisinya, ketahui lebih lanjut pembelajaran mesin dengan melihat contoh pembelajaran mesin. Berikut ini adalah beberapa contoh machine learning:

Misalkan kamu bekerja untuk perusahaan ecommerce dan tugas kamu adalah merekomendasikan produk kepada pelanggan berdasarkan riwayat pembelian mereka. Untuk melakukannya, kamu dapat menggunakan algoritma pembelajaran mesin untuk menganalisis data pelanggan dan mengidentifikasi pola dalam perilaku pembelian mereka. Algoritma kemudian dapat menggunakan pola ini untuk memprediksi produk mana yang paling mungkin diminati pelanggan dan merekomendasikannya.

Contoh machine learning lainnya adalah sebagai berikut: